Seasonal Variation of Mass Absorption Efficiency of Elemental Carbon in the Four Major Emission Areas in China
Notice bibliographique
Résumé
As an important site-specific optical parameter widely used in climate models, the mass absorption efficiency (MAE) of elemental carbon (EC), varies dramatically with the source types and governs the direct radiative forcing (DRF) estimation. In this study, the MAE of EC for ambient samples collected from four major emission areas in China, i.e., Beijing-Tianjin-Hebei area (BTH), Yangtze River Delta area (YRD), Sichuan Basin area (SB), and Pearl River Delta area (PRD), as well as emissions from burning of residential honeycomb briquette, firewood and rice straw were investigated by using a filter-based method. The annual mean MAEEC over the four major emission areas is 7.51 m2/g.MAEEC in BTH and YRD during summer appears significantly higher than MAEEC in other seasons, while seasonal variations of MAEEC in SB and PRD suggest MAEEC in summer and autumn is higher than that in winter and spring. MAEEC for samples from fossil fuels burning and biomass open-burning is 2.10 times higher than that from residential biofuel burning, which could be one of the reasons for the higher MAEEC values during the seasons heavily affected by fossil fuels burning and biomass open-burning (i.e., summer and autumn) than winter for the four locations. Difference between the measured and AeroCom median value of MAEEC may cause underestimation of DRFEC over the studied area by a factor of 0.13. Spatial and temporal variations of MAEEC would also result in underestimations of DRFEC to different degrees varying with seasons and areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».